企業大語言模型實施與應用策略

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大語言模型（LLMs）的企業應用已成為數位轉型的重要趨勢，其影響力不僅限於技術層面，更深入商業策略核心。企業在匯入LLMs時，除了考量技術能力，更需關注資料隱私、倫理規範及與既有系統的整合。雲端服務的成熟為LLMs的佈署提供了穩健的基礎設施，其可擴充套件性、成本效益及安全性，讓企業能更有效率地運用LLMs的潛力。此外，上下文學習、向量資料函式庫、提示工程等技術的發展，也為LLMs的應用開闢了更多可能性，讓企業能針對特定業務場景進行客製化，提升營運效率並創造新的商業價值。

企業大語言模型的實施策略

大語言模型的企業應用

大語言模型（LLMs）的力量不僅在於其強大的能力，更在於其在企業環境中的責任與倫理使用。這些模型在資料隱私、偏見減少和透明度等方面面臨著複雜的挑戰，但它們也具有轉型潛力。企業必須在這些挑戰中找到平衡，以充分利用LLMs的潛力。

雲端服務的關鍵作用

在探討LLMs的應用時，雲端服務是不可忽視的關鍵因素。雲端服務提供了無與倫比的計算能力、可擴充套件性和全球覆寫範圍，成為佈署和管理LLMs的首選基礎設施。雲端環境為企業提供了一個動態的平臺，讓它們能夠充分發揮LLMs的潛力，同時享受可擴充套件性、成本效益、安全性和與現有工作流程的無縫整合等多種好處。

雲端服務與LLMs的互補性

雲端服務在促進LLMs採用方面發揮了重要作用。它們提供了可擴充套件性、成本效益、安全性和與現有工作流程的無縫整合。以下是三種企業可以啟用LLMs的方法：

私有通用LLM API

私有通用LLM API 是企業存取大語言模型（LLM）的方式，這些模型已經在大量文字和程式碼資料集上進行了訓練。這個API是私有的，這意味著只有企業可以使用它，從而確保企業資料的隱私。

私有通用LLM API 的優勢
  1. 定製化：企業可以根據自身需求定製LLM。例如，企業可以指定LLM的訓練資料、架構和引數，以最大化特定任務的效能。
  2. 安全性：私有通用LLM API 比公共LLM API 更安全，因為企業的資料不會與他人分享。
  3. 可擴充套件性：企業可以增加用於訓練和執行LLM的計算資源，從而處理更複雜的任務。
私有通用LLM API 的挑戰
  1. 成本：開發和維護私有LLM API 需要專業知識和資源。
  2. 速度：企業資料需要在處理前傳輸到LLM，這可能會導致延遲。
  3. 靈活性：企業受限於玄貓提供的功能和能力。
私有通用LLM API 的應用場景
  1. 客戶服務：生成個人化回應以解答客戶查詢。
  2. 產品開發：生成新產品和服務的創意。
  3. 行銷：建立個人化行銷活動。
  4. 風險管理：識別潛在風險和脆弱點。
  5. 欺詐檢測：檢測欺詐交易。
  flowchart TD
    A[開始] --> B[定製化]
    B --> C[安全性]
    C --> D[可擴充套件性]
    D --> E[結束]

看圖說話：

此圖示展示了私有通用LLM API 的主要優勢，包括定製化、安全性和可擴充套件性。這些優勢使得私有通用LLM API 成為企業在特定任務中使用LLM 的理想選擇，特別是對於那些關注資料安全的企業。

上下文學習設計策略

上下文學習是一種利用現成的LLMs（不進行微調）並透過巧妙的提示和根據私有「上下文」資料的條件來操控其行為的方法。這種方法特別適合處理大量文字資料，如法律檔案。

上下文學習的工作流程

  1. 資料預處理/嵌入：將私有資料（如法律檔案）儲存以便未來檢索。通常將檔案分成段落，透過嵌入模型處理，然後儲存在向量資料函式庫中。
  2. 提示構建/檢索：當使用者提交查詢時，應用程式生成一系列提示給語言模型。這些提示通常包括開發者定義的提示範本、有效輸出示例、來自外部API的必要資料以及從向量資料函式庫中取得的相關檔案。
  3. 提示執行/推理：編譯好的提示被輸入到預訓練的LLM中進行推理，包括專有模型API和開源或自訓練模型。在某些情況下，開發者會在這一階段補充作業系統，如日誌記錄、快取和驗證。

上下文學習的優勢

  1. 簡單易行：不需要專門的機器學習工程師團隊。
  2. 成本效益：不需要管理自己的基礎設施或投資昂貴的專使用案例項。
  3. 快速更新：可以近乎實時地引入新資料。

上下文學習的挑戰

  1. 上下文視窗限制：目前最大的GPT-4模型只能處理約50頁的輸入文字。
  2. 成本問題：擴充套件上下文視窗會導致推理成本和時間顯著增加。
  flowchart TD
    A[開始] --> B[資料預處理/嵌入]
    B --> C[提示構建/檢索]
    C --> D[提示執行/推理]
    D --> E[結束]

看圖說話：

此圖示展示了上下文學習的工作流程，包括資料預處理/嵌入、提示構建/檢索和提示執行/推理三個階段。這種方法透過巧妙地操控現成LLMs 的行為來實作高效的資料處理，特別適合處理大量文字資料。

資料預處理/嵌入

上下文學習中的資料預處理/嵌入涉及將各種格式的資料（如文字檔案、PDF和結構化資料）載入並轉換。許多開發者使用傳統ETL工具如Databricks或Airflow來完成這一步驟。此外，還有一些開發者使用整合到LangChain和LlamaIndex等協調框架中的檔案載入器。

嵌入技術

大多數開發者使用OpenAI API中的text-embedding-ada-002模型來生成嵌入。這個模型易於使用且效能良好。一些大型企業也在探索Cohere平臺，該平臺專注於嵌入並且在特定情況下表現優異。對於喜歡開源選項的開發者來說，Hugging Face Sentence Transformers函式庫是標準選擇。

向量資料函式庫

向量資料函式庫在預處理管道中起著關鍵作用，負責高效儲存、比較和檢索大量嵌入（或向量）。Pinecone是市場上最常見的選擇，因為它是雲端託管的，易於啟動並提供大型企業所需的一系列功能。

  flowchart TD
    A[開始] --> B[資料載入]
    B --> C[嵌入生成]
    C --> D[向量儲存]
    D --> E[結束]

看圖說話：

此圖示展示了資料預處理/嵌入過程，包括資料載入、嵌入生成和向量儲存三個階段。這些步驟確保了資料能夠高效地被儲存和檢索，從而支援上下文學習中的推理過程。

隨著技術的不斷進步，LLMs 在企業中的應用將會更加廣泛。未來可能會看到更多創新技術和方法來解決當前面臨的挑戰，如上下文視窗限制和推理成本問題。企業需要持續關注這些發展趨勢，並根據自身需求進行相應調整。

向量資料函式庫的演進與應用

向量資料函式庫在現代科技中扮演著重要角色，特別是在處理大規模資料和高效查詢方面。這些資料函式庫通常在單一節點上表現出色，並且可以根據特定應用進行定製，因此受到專業人士的青睞。本文將探討向量資料函式庫的現狀、未來發展趨勢以及其在實際應用中的挑戰。

本地向量管理函式庫

本地向量管理函式庫如 Chroma 和 Faiss 提供了良好的開發者體驗，並且可以快速設定用於小型應用和開發實驗。然而，這些函式庫在大規模應用中可能無法完全取代全面的資料函式庫。這些函式庫的優勢在於其簡單性和快速佈署能力，但隨著資料量的增加，其效能和可擴充套件性可能會成為瓶頸。

OLTP 擴充套件

OLTP（Online Transaction Processing）擴充套件如 Pgvector 是一個適合開發者的選擇，特別是那些嘗試將 Postgres 用於所有資料函式庫需求的開發者，或者主要從單一雲端服務提供商取得資料基礎設施的企業。然而，向量和標量工作負載的長期整合仍然不明確。這些擴充套件提供了靈活性，但其長期可行性和效能仍需進一步驗證。

雲端服務的挑戰

許多開源向量資料函式庫提供商正在進軍雲端服務。研究表明，在多樣化的潛在使用場景中實作穩定的雲端效能是一個巨大的挑戰。雖然目前選擇豐富，但長期來看，向量資料函式庫可能會像 OLTP 和 OLAP 資料函式庫一樣，逐漸演變為更成熟的解決方案。

嵌入與向量資料函式庫的未來

隨著可用上下文視窗的擴充套件，嵌入和向量資料函式庫的演變成為另一個未解之謎。雖然有人認為隨著上下文資料可以直接整合到提示中，嵌入可能會變得不那麼重要，但專家們認為嵌入管道的重要性可能會隨著時間增強。這是因為雖然擴充套件的上下文視窗提供了顯著的好處，但也帶來了顯著的計算成本。因此，我們可能會看到各種嵌入模型的興起，這些模型專門針對模型相關性進行訓練，並且有向量資料函式庫來支援這些進步。

  flowchart TD
    A[嵌入模型] --> B[向量資料函式庫]
    B --> C[模型相關性]
    C --> D[計算成本]
    D --> E[上下文視窗]
    E --> A

看圖說話：

此圖示展示了嵌入模型、向量資料函式庫、模型相關性、計算成本和上下文視窗之間的關係。嵌入模型依賴於向量資料函式庫來提升模型相關性，而這又受到計算成本和上下文視窗大小的影響。這些元素之間形成了一個迴圈，強調了在設計和最佳化嵌入模型時需要考慮多方面因素。

提示構建與檢索

與大語言模型（LLMs）互動涉及一個結構化的過程，類別似於通用 API 請求。開發者建立提示範本，將其提交給模型，並解析輸出以確保其正確性和相關性。這個互動過程已經變得越來越複雜，允許開發者整合上下文資料並協調精細的回應，這對於各種應用至關重要。

提示策略

初期的提示策略通常從簡單的提示開始，這些提示可能包含明確的指令或預期輸出的示例。雖然這些提示通常能夠產生良好的結果，但它們往往無法達到生產佈署所需的精確度。更高階的提示策略，如「提示柔道」，旨在將模型回應錨定在可驗證的資訊上，並引入模型在訓練過程中未接觸到的外部上下文。

Prompt Engineering Guide 中詳細列出了不少於 12 種高階提示策略，包括思維鏈、自我一致性、生成知識、思維樹等。這些策略可以協同使用以滿足不同 LLM 應用需求，從根據檔案的問答到聊天機器人等。

  flowchart TD
    A[簡單提示] --> B[高階提示策略]
    B --> C[思維鏈]
    B --> D[自我一致性]
    B --> E[生成知識]
    B --> F[思維樹]
    C --> G[精確度提升]
    D --> G
    E --> G
    F --> G

看圖說話：

此圖示展示了從簡單提示到高階提示策略的演變過程。高階提示策略包括思維鏈、自我一致性、生成知識和思維樹等方法，這些方法都有助於提升模型回應的精確度。這些策略可以協同使用以滿足不同應用需求。

協調框架

協調框架如 LangChain 和 LlamaIndex 在處理提示連結、外部 API 介面、向量資料函式庫檢索和多 LLM 互動的一致性方面表現出色。它們提供了針對常見應用場景的範本，並且廣泛被專業人士所採用。

LangChain 是一個相對較新的框架（目前版本為 0.0.201），但已經有許多應用開始進入生產階段。一些早期採用 LLM 的開發者可能會選擇在生產環境中使用原始 Python 以避免額外依賴，但我們預計隨著時間推移，這種自行開發的方法將逐漸減少。

語言模型選擇

目前，OpenAI 在語言模型領域處於領先地位。幾乎所有我們接觸過的開發者都使用 OpenAI API 來啟動新的 LLM 應用，主要選擇的是 gpt-4 或 gpt-4-32k 模型。這些模型提供了最佳的應用效能，易於使用且適用於多種輸入域。

隨著專案進入生產階段並追求可擴充套件性，更多選擇開始出現。常見的方法包括轉向 gpt-3.5-turbo、探索其他專有供應商（如 Anthropic 的 Claude 模型）以及優先考慮開源模型等。

開源模型與未來趨勢

目前，開源模型在精確度上仍然落後於專有模型，但差距正在縮小。Meta 的 LLaMa 模型為開源精確度樹立了新標準，激發了各種變體的出現。由於 LLaMa 的許可限制其僅供研究使用，許多新供應商已經開始開發替代基礎模型（如 Together、Mosaic、Falcon 和 Mistral）。Meta 也在考慮完全開源 LLaMa 2。

隨著開源 LLM 的精確度逐漸達到 GPT-3.5 的水平，我們預計將迎來類別似 Stable Diffusion 的時刻，即分享和操作化精細調整後的模型將成為主流。主機公司如 Replicate 已經開始引入工具來幫助開發者消費這些模型。越來越多的開發者相信，小型精細調整後的模型可以在特定使用案例中達到前沿精確度。

操作工具

目前，大多數開發者尚未深入探索 LLM 的操作工具。常見的是使用 Redis 進行快取以提高應用回應時間並降低成本。此外，還有 Weights & Biases 和 MLflow（從傳統機器學習適配而來）或專注於 LLM 的解決方案如 PromptLayer 和 Helicone。這些工具允許記錄、跟蹤和評估 LLM 輸出，通常用於改進提示構建、精化管道或選擇模型。

此外，還有一些新工具正在開發中，例如 Guardrails 用於驗證 LLM 輸出，Rebuff 用於識別提示注入攻擊。大多數這些操作工具鼓勵使用它們自己的 Python 客戶端來啟動 LLM 請求，引發了對它們如何共存問題的好奇。

微調與轉移學習

微調是一種利用轉移學習技術來改進預訓練模型效能的方法。透過微調，可以在特定任務上達到更高的精確度，而無需從頭訓練整個模型。這種方法特別適合於資料有限或計算資源受限的情況。微調過程通常包括以下幾個步驟：

  1. 選擇預訓練模型：根據任務需求選擇合適的預訓練模型。
  2. 準備資料集：收集並標註適合任務的資料集。
  3. 微調模型：使用準備好的資料集對預訓練模型進行微調。
  4. 評估與最佳化：評估微調後模型的效能，並根據需要進行進一步最佳化。

微調技術在自然語言處理（NLP）、電腦視覺等領域都有廣泛應用。例如，在 NLP 中，可以透過微調預訓練語言模型來改進特定領域的文字分類別或問答系統。在電腦視覺中，可以透過微調預訓練影像分類別模型來改進特定物體檢測或影像分割任務。

  flowchart TD
    A[選擇預訓練模型] --> B[準備資料集]
    B --> C[微調模型]
    C --> D[評估與最佳化]

看圖說話：

此圖示展示了微調過程中的四個主要步驟：選擇預訓練模型、準備資料集、微調模型以及評估與最佳化。每個步驟都對最終結果起著至關重要的作用，確保微調後的模型能夠在特定任務上達到最佳效能。

總結來說，向量資料函式庫和語言模型技術正在迅速發展，並且在各種應用中展現出巨大潛力。隨著技術的不斷進步，我們可以期待更多創新和突破，推動科技領域向前邁進。

從內在修養到外在表現的全面檢視顯示，企業匯入大語言模型（LLM）並非單純的技術匯入，更是一場牽涉資料隱私、倫理責任、策略思維乃至組織文化變革的深度變革。分析LLM的應用策略，無論是私有通用LLM API的客製化與安全性考量，還是上下文學習設計中提示策略與協調框架的應用，都體現了技術與管理的深度融合。匯入LLM的挑戰不僅在於技術的掌握，更在於如何將其融入企業既有的工作流程，並建立相應的管理機制。玄貓認為，隨著開源模型的興起和微調技術的成熟，LLM的應用門檻將大幅降低，未來將出現更多客製化、精細化的應用場景，這也對企業的學習敏捷度和創新能力提出了更高的要求。對於重視長遠發展的高階管理者而言，及早佈局LLM應用策略，並將其視為提升企業核心競爭力的關鍵環節，將是未來決勝市場的關鍵。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。